MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3136987676 · doi:10.1021/acs.nanolett.1c00317

Manipulating Oxidation of Silicon with Fresh Surface Enabling Stable Battery Anode

2021· article· en· W3136987676 sur OpenAlexfundno aff
Gaofeng Ge, Guocheng Li, Xiancheng Wang, Xiaoxue Chen, Lin Fu, Xiaoxiao Liu, Eryang Mao, Jing Liu, Xuelin Yang, Chenxi Qian, Yongming Sun

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDepartment of Science and Technology, Hubei Provincial People's GovernmentMinistry of Science and Technology of the People's Republic of China
Mots-clésMaterials scienceAnodeSiliconPassivationChemical engineeringComposite numberNanocompositeElectrochemistryCoatingCarbon fibersElectrodeGraphiteOxideLayer (electronics)Particle (ecology)Lithium-ion batteryNanotechnologyBattery (electricity)Composite materialOptoelectronicsMetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicon (Si)-based material is a promising anode material for next-generation lithium-ion batteries (LIBs). Herein, we report the fabrication of a silicon oxide–carbon (SiOx/C) nanocomposite through the reaction between silicon particles with fresh surface and H2O in a mild hydrothermal condition, as well as conducting carbon coating synchronously. We found that controllable oxidation could be realized for Si particles to produce uniform SiOx after the removal of the native passivation layer. The uniform oxidation and conductive coating offered the as-fabricated SiOx/C composite good stability at both particle and electrode level over electrochemical cycling. The as-fabricated SiOx/C composite delivered a high reversible capacity of 1133 mAh g–1 at 0.5 A g–1 with 89.1% capacity retention after 200 cycles. With 15 wt % SiOx/C composite, graphite-SiOx/C hybrid electrode displayed a high reversible specific capacity of 496 mAh g–1 and stable electrochemical cycling with a capacity retention of 90.1% for 100 cycles.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNano LettersMême sujetAdvancements in Battery MaterialsTravaux en français237 207